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Programmable Oblivious PRF & multi-party PSI 基于可编程不经意伪随机数的多方隐私求交算法库

本算法库是基于osu-crypto/MultipartyPSI的增强实现，主要增强了如下功能：

  • 支持读取文件数据
  • 支持多机通信

该算法的原论文来自 CCS 2017 : Practical Multi-party Private Set Intersection from Symmetric-Key Techniques[ePrint]

验证情况

  • 机器配置： 1C 2G (Intel(R) Core(TM) i7-8665U CPU @ 1.90GHz)
  • 数量：3台（3方）
  • 数据集大小：8条
  • 数据长度：128bit
  • 3方求交耗时：1.035 s

创新特性

1. 核心算法：可编程OPRF(Programmable Oblivious PRF)

对于可编程OPRF(Programmable Oblivious PRF), 此算法库包含以下实现:

  • Table-based OPPRF
  • Polynomial-based OPPRF
  • BloomFilter-based OPPRF

2. 安全性

此算法库在增强半诚实模型和标准半诚实模型中实现了多方 PSI (nPSI)。

使用方法

依赖库

注：对于libOTe，它需要支持PCLMUL、AES-NI和SSE4.1的CPU。 可选：nasm 用于改进 SHA1 性能。

1. 克隆代码

git clone https://github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git

2. 安装依赖

代码已经在 Windows (Microsoft Visual Studio) 和 Linux 上进行了测试。安装所需的库：

  • windows:
  1. 打开 PowerShell
  2. cd ./thirdparty
  3. .\all_win.ps1 (该脚本适用于 Visual Studio 2015。对于其他版本，您应该修改 MSBuild 脚本中的几个地方。)
  • linux:
  1. cd ./thirdparty
  2. bash .\all_linux.get.

注意：如果您遇到构建 boost、miracl 和 libOTe 的 all_win.ps1 或 all_linux.get 的问题，请按照 libOTe 上的更多手动说明进行操作)

3. 编译

  • Windows:
  1. 按顺序构建 cryptoTools、libOTe 和libOPRF项目。
  2. 为bOPRFmain项目添加参数（例如：-u）
  3. 运行bOPRFmain
  • Linux:
  1. make (依赖: CMake, Make, g++)
  2. 单元测试: ./bin/frontend.exe -u

4. 运行

输出包括online/offline/total平均运行时长。

参数列表:

-u		单元测试：computes PSI of 5 paries, 2 dishonestly colluding, each with set size 2^12 in semihonest setting
-n		参与方数量
-p		参与方ID，ID最大的参与方为结果接收方
-m		set size
-t		恶意参与方数量(在不诚实模型设置中生效)
-a		以增强半诚实模型模式运行。默认使用Table-based OPPRF算法。
			0: Table-based; 1: POLY-seperated; 2-POLY-combined; 3-BloomFilter
-r		当 r = 1 时使用优化的3方PSI算法
-f		输入数据的文本文件(绝对路径或相对路径均可以)
-ip		其他参与方ip，且相对顺序需与-p的编号保持一致。比如-p 0所带的-ip的顺序需为<-p 1 ip>,<-p 2 ip>

示例:

1. 单元测试
./bin/frontend.exe -u
2. nPSI

在半诚实模型设置中，计算3方的PSI，其中包含2个不诚实方，数据存储在data.bin中。

三台机器的ip分别是：192.168.1.10,192.168.1.11,192.168.1.12

# 机器1：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 0 -f ./data.bin -ip 192.168.1.11,192.168.1.12 > log01.log

# 机器2：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 1 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.12 > log02.log

# 机器3：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 2 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.11 > log03.log

注意：-ip后所带的ip为其他参与方ip，且相对顺序需与-p的编号保持一致。比如-p 0所带的-ip的顺序需为<-p 1 ip>,<-p 2 ip>

5. 总结

1. git clone https://github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git  
2. cd thirdparty/
3. bash all_linux.get 
4. cd ..
5. cmake .
6. make -j
7. 在三台机器上执行：
# 机器1：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 0 -f ./data.bin -ip 192.168.1.11,192.168.1.12 > log01.log

# 机器2：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 1 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.12 > log02.log

# 机器3：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 2 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.11 > log03.log

帮助

有关构建或运行该算法库的任何问题，请联系 JasonCeng by mail: zengzhaochuangx@qq.com